AI 영상 제작 기술을 배우면, 미래의 커리어가 될까?
전편에서 이런 얘기를 했었습니다.
요즘 AI를 이용하면 예전보다 훨씬 쉽고 빠르게 영상을 만들 수 있습니다.
누구나 적은 비용으로 영상을 만들 수 있고, 혼자서도 예전에는 여러 사람이 필요했던 작업을 해낼 수 있습니다.
그런데 여기서 한 가지 문제가 생깁니다.
영상을 만드는 사람이 많아진다고 해서 사람들이 영상을 보는 시간까지 많아지는 것은 아니라는 겁니다.
AI가 영상 제작의 비용과 진입장벽을 낮추면 더 많은 사람들이 콘텐츠를 만들게 됩니다.
그러면 콘텐츠의 공급은 계속 늘어나겠지만 사람의 하루는 여전히 24시간입니다.
결국 더 많은 콘텐츠가 한정된 사람의 관심을 놓고 경쟁하게 됩니다.
그래서 저는 전편에서 AI를 단순히 경쟁력 자체로 생각하기보다는 생산수단으로 생각해야 한다는 이야기를 했습니다.
AI를 이용해서 영상을 만드는 것보다,
AI를 이용해서 내가 가진 전문성이나 경험, 관점, 브랜드, 관계 같은 것을 쌓아가는 것이 중요하다는 이야기였습니다.
그런데 이야기를 나누다 보면 여기서 또 하나의 질문이 생깁니다.
이런 질문을 실제로 굉장히 많이 받습니다.
“지금 당장 AI 영상으로 돈을 못 벌어도 괜찮아요. 기술을 계속 연마해서 나중에 취업하거나 커리어로 가져갈 거예요.”
이렇게 생각하는 분들이 있습니다.
AI 영상으로 당장 수익을 만들지는 못하더라도 지금부터 AI 영상 제작 기술을 열심히 배워두면,
몇 년 뒤에는 이 기술 자체가 자신의 경쟁력이 되지 않을까 하는 생각입니다.
저도 처음에는 충분히 가능한 이야기라고 생각했습니다.
새로운 기술이 등장하면 그 기술을 남들보다 먼저 익힌 사람이 기회를 가져가는 경우가 있으니까요.
그런데 이 생각을 조금 더 깊게 들여다보니 한 가지 중요한 문제가 보였습니다.
기술의 가치가 계속 유지되려면 그 기술이 계속 희소해야 합니다.
그리고 AI 기술은 다른 기술보다 훨씬 빠르게 변화하고 있습니다.
그래서 이번에는 이 질문을 생각해봤습니다.
AI 영상 제작 기술을 지금부터 몇 년 동안 열심히 배운다면, 정말 그것이 미래의 커리어가 될 수 있을까?
기술의 가치는 얼마나 오래 희소한가
한번 이런 상황을 가정해보겠습니다.
어떤 기업에서 영상 콘텐츠를 만들 사람을 한 명 뽑으려고 합니다.
두 사람이 지원했습니다.
한 사람은 AI 영상 제작 도구를 3년 동안 사용했습니다.
여러 AI 영상 생성기를 다룰 수 있고, 프롬프트를 작성할 수 있고, 이미지를 만들고 영상을 생성하고 편집하는 작업도 빠르게 할 수 있습니다.
다른 한 사람은 AI 도구를 잘 다루지는 못합니다.
하지만 10년 동안 작가로 일했습니다.
사람들의 이야기를 관찰하고, 스토리를 만들고, 대본을 쓰고, 사람들이 어떤 이야기에 반응하는지를 계속 연구해왔습니다.
그런데 두 사람에게 똑같은 AI 영상 제작 도구를 줍니다.
그러면 상황이 조금 달라집니다.
10년 동안 스토리텔링을 해온 사람도 AI 도구를 배우면 영상을 만들 수 있기 때문입니다.
반면 AI 영상 제작 도구를 3년 동안 사용한 사람이 10년 동안 쌓아온 스토리텔링 경험을 단기간에 따라잡기는 어렵습니다.
여기서 중요한 차이가 생깁니다.
도구를 사용하는 능력과 도구를 이용해서 결과를 만들어내는 능력은 다릅니다.
AI는 계속 바뀝니다
AI 영상 제작 기술을 배우는 것 자체가 의미 없다는 이야기는 아닙니다.
오히려 앞으로 AI를 잘 활용하는 능력은 더 중요해질 가능성이 큽니다.
문제는 무엇을 나의 핵심 경쟁력으로 삼느냐입니다.
지금은 특정 AI 모델을 잘 사용하고 특정 프롬프트를 잘 작성하는 능력이 상당히 전문적으로 보일 수 있습니다.
하지만 AI가 발전하면 지금 어렵게 배운 작업 중 일부는 점점 더 간단해질 수 있습니다.
예전에는 사람이 직접 해야 했던 작업을 AI가 대신하고,
예전에는 여러 단계가 필요했던 작업이 몇 번의 입력만으로 가능해질 수도 있습니다.
그러면 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다.
내가 몇 년 동안 열심히 익힌 기술을 AI가 더 쉽게 만들어버린다면 어떻게 될까?
이것이 AI 시대의 기술을 바라볼 때 생각해봐야 할 중요한 문제라고 생각합니다.
도구보다 어려운 것은 따로 있습니다
그렇다면 상대적으로 오래 축적하기 어려운 것은 무엇일까요?
저는 이런 것들이라고 생각합니다.
사람을 이해하는 능력.
어떤 이야기가 사람에게 의미가 있는지 판단하는 능력.
자신만의 관점을 만드는 능력.
특정 분야에서 오랫동안 쌓은 경험.
문제를 정의하고 해결하는 능력.
좋은 이야기를 만드는 능력.
그리고 자신을 믿고 따라오는 사람과의 관계.
이런 것들은 단순히 새로운 AI 도구 하나를 배운다고 바로 만들어지는 것이 아닙니다.
시간이 필요합니다.
경험이 필요하고, 실패도 필요하고, 사람을 만나야 하고, 계속 생각해야 합니다.
그래서 저는 AI 시대에 도구를 배우는 것과 경쟁력을 만드는 것을 분리해서 생각할 필요가 있다고 봅니다.
AI를 배우는 것은 필요합니다.
하지만 AI를 배우는 것 자체를 최종 목적지로 삼을 필요는 없습니다.
AI를 배워서 경쟁력을 만드는 것이 아니라
제가 생각하는 방향은 조금 다릅니다.
AI를 배워서 경쟁력을 만드는 것이 아니라, AI를 이용해서 경쟁력을 축적하는 것입니다.
예를 들어 작가라면 AI를 이용해서 더 많은 글을 써볼 수 있습니다.
마케터라면 AI를 이용해서 더 많은 데이터를 분석하고 더 많은 실험을 해볼 수 있습니다.
전문가라면 AI를 이용해서 자신의 지식을 더 많은 콘텐츠로 만들 수 있습니다.
크리에이터라면 AI를 이용해서 자신의 아이디어와 관점을 더 빠르고 더 다양한 방식으로 표현할 수 있습니다.
이렇게 되면 AI가 발전할수록 오히려 내가 가진 자산을 더 빠르게 확장할 수 있습니다.
반대로 내가 가진 가장 큰 자산이 “특정 AI 도구를 사용할 줄 안다”는 것 하나라면,
그 도구가 더 쉬워지는 순간 내가 가진 기술의 희소성도 함께 낮아질 수 있습니다.
결국 중요한 것은 무엇을 쌓았느냐입니다
AI는 계속 바뀔 겁니다.
오늘 사용하는 도구가 몇 년 뒤에도 그대로 존재할지는 알 수 없습니다.
하지만 그동안 쌓은 경험은 남습니다.
내가 어떤 문제를 해결해왔는지도 남고,
어떤 관점을 가지고 있는지도 남고,
내가 만든 콘텐츠도 남고,
그 콘텐츠를 보고 나를 기억하는 사람도 남습니다.
그리고 그 사람들과의 관계가 계속 쌓인다면 그것은 단순한 조회수가 아니라 하나의 자산이 될 수 있습니다.
그래서 저는 AI를 배울 때 이 질문을 하나 더 해봤으면 합니다.
“이 기술을 배우면 무엇을 할 수 있지?”
여기서 끝내지 말고,
“이 기술을 이용해서 나는 무엇을 축적하고 있지?”
라고 물어보는 겁니다.
AI 영상 제작 기술을 배우는 것도 좋습니다.
새로운 AI 도구를 익히는 것도 좋습니다.
다만 그 기술이 나를 대신해서 경쟁력을 만들어주기를 기다리는 것이 아니라,
AI를 이용해서 나만의 전문성, 경험, 관점, 브랜드, 신뢰, 관계를 계속 쌓아가는 것.
저는 그것이 AI 시대에 기술을 배우는 조금 더 긴 관점의 방법이라고 생각합니다.
결국 중요한 것은 AI를 얼마나 잘 다루느냐만이 아니라, AI를 이용해서 무엇을 가진 사람이 되어가느냐일 테니까요.
의견을 남겨주세요